「数理・データサイエンス・AI教育リテラシープログラム」とは

今、私たちの社会では、スマートフォンやパソコンから集めた「データ」を正しく整理し、暮らしや仕事に活かす力が、どんな分野でも求められています。さらに、急速に進化するAI（人工知能）は、一部の分野で人間の判断力を上回るほどの存在になっています。こうした時代の変化に合わせて、大学で学ぶべき中身も新しく変わる必要があります。
そこで茨城女子短期大学では、すべての学生が未来の社会で活躍できるよう、「数理・データサイエンス・AI教育リテラシープログラム」をスタートさせました。 全学科共通の教養科目として、パソコンの基本操作や情報マナーを身に付ける「マルチメディア演習」と、データを客観的に読み解く力を育てる「データサイエンス入門」の2科目を受講できます。

この取り組みは、国（文部科学省）からも認められ、令和8年度に「数理・データサイエンス・AI教育プログラム（リテラシーレベル）」の認定を受けました。基礎からしっかりと学べる安心のカリキュラムです。本プログラムは、文部科学省が定める「数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム（リテラシーレベル）」に認定されました。

　　認定の有効期限 ： 2031(令和13)年3月31日まで

◆　文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」
　 　https://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/suuri_datascience_ai/00001.htm
◆　茨城女子短期大学の認定制度申請内容 [PDF]
　　 https://www.taisei.ac.jp/iwjc/wp-content/uploads/2026/09/350f46171f11c4ef896cd2459a973596.pdf

本プログラムにおいて身に付けることのできる能力

○数理・データサイエンス・AIが社会にもたらした変化およびデータ・AIの利活用の最新動向について説明できる。
○ 社会で利活用されているデータやその活用法およびデータ・AIの活用領域について説明することができる。
○ データ・AIの利活用によりどのような価値が生み出されているか、また、その際に利用されている技術について事例を挙げて説明できる。
○ 数理・データサイエンス・AIの利活用に当たり留意すべき事項（ELSI、データ倫理、情報セキュリティ等）を説明できる。
○ データを適切に処理・分析し、データが持つ意味を説明できる。

授業科目と修了要件

教養科目の区分のうち、「生活と科学」の中の「データサイエンス入門（2単位）」と、「実務と情報」の「マルチメディア演習（2単位）」の２科目４単位を修得することで修了となります。

授業科目	授業の方法・内容等
データサイエンス入門（２単位）	表現文化学科とこども学科合同での講義となります。数理・データサイエンス・AIは、私たちの日常生活や社会の諸問題を解決する有力なツールです。この講義では、数理・データサイエンス・AIがどのような領域でどのように利活用されているのかを現場での事例を挙げて説明します。また、数理・データサイエンス・AIの利活用に当たり、留意すべき事項についても解説します。さらに、データを適切に処理・分析する力を養うため、実データを用いた演習を行います。
マルチメディア 演習（２単位）	学科別の演習となります。高等学校情報化「情報Ⅰ」で学んだことを前提として、本学で2年間学ぶ上で求められる情報リテラシー、コンピュータリテラシーを演習形式で学びます。「社会におけるデータ・ＡＩ利活用、データリテラシー、利活用における留意事項」など「データサイエンス入門」を履修する上で前提となる知識を身につける科目となります。

実施体制

本プログラムは下記の体制で実施しています。

プログラムの運営責任者	副学長
プログラムを改善・進化させるための体制	教務委員会
プログラムの自己点検・評価を行う体制	教務委員会